Konnektiere die KI mit den Open-Source-MCP-Servern und Glama Chat

Entdecken Sie die beeindruckenden Möglichkeiten des Model Context Protocol (MCP) zur Integration von KI-Tools und erfahren Sie mehr über die leistungsstarken Open-Source-MCP-Server und den vielseitigen Glama Chat.

Ich habe zufällig eine unglaubliche Liste von MCP-Servern gefunden, die es ermöglichen, KI-Tools für zahlreiche spezifische Zwecke ohne Kosten zu integrieren (außer den Kosten für Sprach- oder Generativmodelle). Im Rahmen der Gelegenheit, eine Liste zu teilen, die für Experten Gold wert sein sollte, versuche ich auch, ein weiteres Konzept zu erklären, das vielen neu erscheinen wird: das Model Context Protocol (MCP), eine der vielversprechendsten Technologien, um KI integrierter und zugänglicher zu machen.

Dank MCP können KI-Modelle einfach und standardisiert mit externen Tools wie Datenbanken, Webdiensten und Anwendungen verbunden werden. In diesem Leitfaden erkunden wir die von einem GitHub-Nutzer geteilte Liste, eine Sammlung von Open-Source-Servern basierend auf MCP, und stellen Glama Chat vor, einen multimodalen KI-Client, der MCP nutzt, um KI auf ein neues Niveau zu bringen.

Was ist das Model Context Protocol (MCP)?

MCP, entwickelt von Anthropic, ist ein offenes Protokoll, das fortschrittlichen Sprachmodellen (LLM) ermöglicht, mit externen Tools wie GitHub, Google Drive oder Unternehmensdatenbanken zu kommunizieren, ohne benutzerdefinierte Integrationen zu benötigen. Stell es dir wie einen „Universalkonverter“ für KI vor: MCP-Server fungieren als Vermittler, die einen sicheren und standardisierten Zugang zu Daten und Funktionen bieten. Dies vereinfacht die Entwicklung von KI-Anwendungen, senkt die Kosten und erhöht die Interoperabilität.

Mit über 5.000 aktiven MCP-Servern im Juni 2025 ist das Ökosystem stark im Wachstum, und die Liste der Awesome MCP Servers ist der ideale Ausgangspunkt, um es zu entdecken.

Beispiele von MCP-Servern aus der Liste Awesome MCP Servers

Hier sind einige Beispiele für Open-Source-MCP-Server aus der langen Liste von "Awesome MCP Servers", die für verschiedene Szenarien nützlich sind:

• GitHub MCP Server: Ermöglicht es LLM, Issues, Pull Requests und Kommentare auf GitHub zu verwalten. Beispielsweise kannst du die Erstellung eines neuen Issues für einen Bug automatisieren.
• Google Workspace MCP Server: Integriert Google Kalender, Drive, Gmail und Docs und ermöglicht es, Meetings zu planen oder Daten aus Dokumenten über KI abzurufen.
• Slack MCP Server: Ermöglicht der KI, Nachrichten auf Slack zu lesen oder zu senden, ideal für Unternehmens-Chatbots oder automatische Benachrichtigungen.
• Brave Search MCP Server: Bietet sichere und datenschutzorientierte Websuchen, perfekt für den geschützten Zugriff auf externe Daten.
• Xano MCP Server: Verbindet LLM mit No-Code-Datenbanken wie Xano und ermöglicht Abfragen in natürlicher Sprache ohne SQL-Code.
• PostHog MCP Server: Ermöglicht die Interaktion mit PostHog, um Projekte anzuzeigen oder Anmerkungen über natürliche Befehle zu erstellen.

Beispiel: Mit dem Slack MCP Server kannst du dein KI-Modell auffordern, eine Nachricht an einen Slack-Kanal zu senden, wie „Meeting um 15:00 Uhr bestätigt“, ohne die App manuell zu öffnen.

Diese Server sind über offizielle SDKs konfigurierbar und sind Open-Source, sodass du sie anpassen oder auf GitHub mitwirken kannst.

Glama Chat: Der Ausgangspunkt für MCP-Server

Glama Chat, Teil der Glama-Plattform, ist ein multimodaler KI-Client, der MCP-Server auch für Nicht-Experten zugänglich macht. Hier sind die wichtigsten Merkmale:

• Multimodalität: Unterstützt KI-Modelle wie Claude und GPT-4, die Analyse von Dateien (PDF, Bilder), Webrecherchen und die Erstellung von Grafiken.
• MCP-Integration: Verbindet sich mit MCP-Servern wie GitHub oder Xano und ermöglicht Aufgaben wie die Verwaltung von Issues oder die Analyse von Daten.
• AI Gateway: Bietet eine API, die mit OpenAI kompatibel ist, und unterstützt über 100 KI-Modelle mit Lastenausgleich.
• Sicherheit: AES-256-Verschlüsselung und SOC 2-Konformität (Enterprise-Pläne), mit Daten, die nicht für das Training von KI verwendet werden.

Beispiel: Mit Glama Chat und dem Google Workspace MCP Server kannst du eine PDF-Datei hochladen, die KI um eine Zusammenfassung bitten und die Zusammenfassung auf Google Drive speichern, alles in wenigen Klicks.

Ein Entwickler kann Glama Chat verwenden, um Python-Code zu debuggen, über einen MCP-Server auf eine Datenbank zuzugreifen und ein Diagramm der Ergebnisse zu generieren, allem von derselben Plattform.

Ein Team kann Projektdokumente analysieren und Aufgaben in Jira automatisieren.

Um zu beginnen, gehe zu Glama AI, gib einen API-Schlüssel im Menü "Gateway" ein und wähle einen MCP-Server aus.

Besuche Awesome MCP Servers, dort findest du Links zum Herunterladen oder Zugreifen auf viele von Künstlicher Intelligenz unterstützte Open-Source-Tools.

Alternative zu Glama Chat

Wenn du andere Plattformen erkunden möchtest, die MCP unterstützen, hier sind einige Alternativen zu Glama Chat:

• ChatMCP: Ein Open-Source-Chat-Client mit Unterstützung für SSE/Stdio-Transporte, der sich mit MCP-Servern wie Composio oder Zapier verbindet. Ideal für diejenigen, die Einfachheit suchen.
• DeepChat: Ein MCP-Desktop-Assistent, der Privatsphäre und Effizienz priorisiert, perfekt für lokale Arbeitsabläufe.
• Dolphin-MCP: Ein Open-Source-Client, der MCP-Server mit lokalen oder entfernten LLM verbindet, geeignet für fortgeschrittene Konfigurationen.
• 5ire: Ein MCP-Desktop-Client mit Unterstützung für lokale Datenbanken und externe Tools, nützlich für maßgeschneiderte Projekte.
• AIaW: Ein leichter CLI-Client für Entwickler mit vollem MCP-Support zur Automatisierung von Aufgaben über Befehle.

All diese Informationen sind sicherlich nicht abschließend, aber um zu starten und für diejenigen, die täglich damit arbeiten, ist es essentiell, Glama AI zu kennen, da es ein Portal ist, das Sprachmodelle und Anwendungen verbindet.